基于樣例的能量驅動薄殼變形

孫曉鵬，劉 璐

(遼寧師范大學 計算機與信息技術學院，遼寧 大連 116081)

0 引 言

為解決采用基于幾何的方法模擬薄殼變形時真實感較差、變形易失真等問題，基于物理的方法被提出并成為研究薄殼變形問題的熱點方法。利用幾何方法模擬薄殼變形忽略了其變形過程中的物理特性，而基于物理的方法則考慮了物理特性，使得模擬結果更加真實自然。本文即采用基于物理的方法，結合基于樣例與基于物理的離散變形能量模擬薄殼變形。首先，為初始模型構造一個樣例模型，本文采用拉普拉斯網格編輯方法確定樣例模型；然后，構造衡量模型變形的基于物理的離散變形能量模型并計算從初始模型變形至樣例模型所需要的能量，此能量由模型的邊長、面積、鉸鏈角、體積的變化產生；最后，對離散變形能量進行插值并驅動模型變形。采用基于樣例的變形方法直接獲得變形后的結果，有效控制了模型的變形趨勢，再通過基于物理的能量驅動變形可以使得變形結果更真實，從而獲得連續、自然的變形序列。

1 相關工作

Song等[1]提出基于樣例的快速共旋有限元框架驅動模型變形。該方法引入帶共旋成分的線性柯西應變構建樣例空間，避免了處理復雜的非線性優化問題。Von Tycowicz等[2]提出一種實時非線性形狀插值方法模擬變形。該方法為高維形狀空間定義一個低維子空間，并在低維子空間中進行形狀插值。然而，該方法無法控制逼近誤差。Zhu等[3]提出將模型的幾何空間投影到由Laplace-Beltrami特征函數擴展得來的公共形狀空間，公共形狀空間的形狀具有幾何不變性和拓撲無關性，然而，這一方法依賴于輸入形狀的特征函數。Zhao等[4]定義了一個拉伸-彎曲能量模型描述薄殼在變形過程中產生的拉伸能量和彎曲能量，該拉伸能量能抵消高斯曲率的變化，但變形結果并不平滑自然。Brandt等[5]提出處理非剛體運動的方法：用形狀空間中的離散幾何流獲得曲線信息表示模型的變形軌跡，用局部鄰域的加權平均形狀替換每一幀形狀。Von Radziewsky等[6]構造了一個子空間可以最優逼近形狀插值問題中的變形流形。然而，這一優化方法加大了計算成本。Huber等[7]提出在薄殼的黎曼流形表面建立插值樣條從而度量彎曲和膜能的變化，這種方法對測地線插值時需要將變分時間離散化。Gao等[8]提出在形狀混合時用一種稀疏方法自動選擇數量較少的變形模式描述期望的變形，并用變形梯度的極分解解決全局大旋轉變形的模糊性問題，將大旋轉變形視作盡可能連續的優化問題進行處理。Zhu等[9]提出一種扭曲變形優化算法，即blended cured quasi-Newton(BCQN)方法。該方法給定初始模型和樣例并用BCQN方法求解最小變形能量完成變形，該方法主要用于優化非凸連續變形能。

2 樣例模型

本文處理的薄殼模型均由三角網格構成，包含薄殼的幾何信息和拓撲關系信息。設三角網格模型由m個頂點、n條邊、t個面片構成，頂點位置集合X={x1,…,xm}描述薄殼幾何信息；頂點集合V={v1,…,vm}，邊集合E={e1,…,en},ei∈V×V和面片集合F={f1,…,ft},fi∈V×V×V，共同描述薄殼的拓撲關系信息。

圖1 Laplace坐標

Δ(·)是一種線性操作，故可用一個m×m的矩陣L重新定義網格Laplace坐標δ與網格空間坐標x的關系。m×m的矩陣L定義如下

(1)

網格Laplace坐標δ與網格空間坐標x即可表示為δ=Lx。Laplace坐標用于描述網格局部細節特征，在網格變形前后的局部坐標系內不發生變化，故可根據網格變形后的Laplace坐標δ′i和受約束的錨點ui，通過求解稀疏線性方程組獲得網格變形后的頂點坐標，即需最小化能量公式

(2)

表1 6組初始模型和樣例模型

3 能量模型

薄殼發生變形時，模型的拉伸、錯切、彎曲等變化會產生相應的能量。本文定義離散的變形能量描述薄殼的變形，該能量模型包括膜能、彎曲能和體積能。

3.1 膜 能

膜能是模型的彈性表面發生切變(長度上而非面積上的局部改變)和抵抗彈性表面的拉伸(面積上的局部改變)時所產生的能量。因而膜能WM由三角網格邊長變化所產生的能量和面積變化所產生的能量共同作用而得，公式如下[12]

(3)

(4)

3.2 彎曲能

(5)

圖2 鉸鏈模型

3.3 體積能

本文定義一個衡量模型體積變化的能量WD。首先確定模型的質心，將模型中每個三角形面片與質心相連，構建四面體。模型體積變化所產生的能量即為模型中所有四面體體積變化產生的能量之和，公式為

(6)

表2 6組模型總能量

4 動力學系統

圖3 頂點、邊、面、體積關系

5 實驗結果與分析

本文實驗環境為Intel(R) Core(TM) @ 3.60 GHz，內存為16.00 G RAM，操作系統為64位Microsoft Windows 7旗艦版 SP1，本文中算法基于Matlab 2016予以實現。

5.1 實驗結果

基于本文的方法處理模型得到變形結果見表3，每組模型從左至右依次表示初始模型、能量插值權重為0.25、0.5、0.75時得到的變形結果、樣例模型。通過實驗結果可以發現，本文算法得到的實驗結果真實、自然，對于開放模型和封閉模型均適用。圖4展示了能量插值權重分別為0、0.5、1、1.5、2、2.5時模型的變形結果。圖5為能量插值權重為0.75時，armadillo、whale和cactus模型的變形能量分布圖。圖中顏色變化較為劇烈的地方代表該區域能量變化較大，通過能量圖可以發現模型變形符合客觀規律。

表3 6組模型實驗效果

圖4 內插與外插效果

圖5 變形能量分布

圖6為6組模型變形所用時間的折線圖，橫坐標表示模型的規模，從左至右規模變大，縱坐標表示模型變形所用時間。通過模型的變形時間折線圖可以發現，模型的變形時間與模型的規模呈正相關，模型規模越大越耗時。圖7表示triangle模型各邊長、鉸鏈角、三角面片面積變化情況，從3幅折線圖中可以看出，能量插值權重為0.75時的邊長、鉸鏈角、面積變化最劇烈，隨著能量插值權重降低，變化情況趨向平緩，這是由于當能量插值權重為0.75時，變形情況最為明顯。triangle模型是開放邊界模型，因而無需衡量體積變化。從折線圖中可以看出模型變形過程中邊長、鉸鏈角、面積的變化均符合變形規律，因而得到的變形結果較為準確。

圖6 6組模型變形所用時間

圖7 triangle模型各邊長、鉸鏈角、三角面片面積變化情況

5.2 網格分辨率

本文模擬了同一模型在不同網格分辨率下的變形，變形效果如圖8所示cat模型在3組網格分辨率下的變形效果，從上至下網格分辨率依次是頂點數為902、頂點數為1803、頂點數為3604。從圖中可以發現，本算法在模擬同一模型在不同網格分辨率下的變形時，均能得到較好的變形結果，降低模型分辨率對本算法不會造成顯著影響，即本算法對于低分辨率的低質量模型同樣適用。

圖8 同一模型不同網格分辨率的變形效果

5.3 相關工作對比

本文算法與Hefny等[13]提出的算法進行了對比，變形效果對比如圖9所示。Hefny等[13]用特殊的歐幾里得群SE(3)(一種李群)對模型的形狀進行編碼，將局部變形分解成平移分量和旋轉分量，然而簡單利用幾何方法將變形行為進行分解易產生如圖9(a)所示的變形結果。圖9(a)為Tycowicz等[14]實現的Hefny等[13]算法的變形結果：在模擬模型變形過程中，模型的手臂處變形發生無規則錯亂。不同于Hefny等[13]用基于幾何的平移分量和旋轉分量衡量模型變形，本文采用由膜能、彎曲能、體積能構成的基于物理的離散變形能量衡量模型變形。圖9(b)所示即為采用本文方法的變形效果，模型手臂變形結果連續、自然、無錯亂，圖9(c)為采用本文方法模擬其它模型變形的變形效果，變形結果均連續自然、無錯亂。

圖9 不同算法變形效果對比

6 結束語

本文結合基于樣例的方法與基于物理的能量模擬薄殼變形。首先采用拉普拉斯網格編輯方法確定樣例模型，然后計算模型變形所需的膜能、彎曲能、體積能，最后對變形能量進行插值并驅動模型變形。本文方法在多個模型上進行模擬，效果均理想，具有較好的普適性。與其它相關工作對比，本文方法較為理想，具有較強的真實感。下一步工作希望采用Peng等[15]的加速算法對本文算法進行加速，減少模擬時間。同時希望進一步完善彎曲能，本文彎曲能是基于鉸鏈模型計算的，即用共邊的兩個三角面片鉸鏈角的變化衡量彎曲能，希望后續工作可以擴充彎曲能，加入平面內角度變化對彎曲能的影響。